深入理解Hadoop：权威指南详解

"《Hadoop权威指南》中文版是由Tom White所著的一本关于Hadoop的详细教程，由周敏奇、王晓玲、金澈清、钱卫宁翻译。这本书全面覆盖了Hadoop的相关知识，包括Hadoop的起源、MapReduce的基本概念、Hadoop分布式文件系统（HDFS）的工作原理、MapReduce应用程序的开发、MapReduce的运行机制、数据类型与格式、特性和集群的构建与管理。此外，书中还介绍了Pig、Hive、HBase和ZooKeeper等Hadoop生态系统中的重要工具，以及开源数据迁移工具Sqoop的使用。" 在Hadoop的发展历程中，它从应对大规模数据存储和分析的需求中诞生，逐步超越了传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）和网格计算、志愿计算等技术。Hadoop的核心是MapReduce编程模型和HDFS，这两个组件使得处理大规模数据成为可能。 MapReduce通过将大任务分解为map阶段和reduce阶段的小任务，能够在大量廉价硬件上并行处理数据。Map阶段处理原始输入数据，而reduce阶段则整合这些处理结果。除了Java实现，MapReduce还支持通过Hadoop Streaming和Pipes使用其他语言如Ruby、Python或C++编写MapReduce作业。 HDFS是Hadoop的基础，设计上考虑了容错性和高可用性，采用数据块、namenode和datanode的概念来存储和管理数据。用户可以通过命令行接口进行文件操作，如读取、写入、删除和查询。HDFS还提供了如distcp的工具进行数据的并行复制，以及Hadoop存档（HAR）功能用于归档数据。 Hadoop I/O章节涵盖了数据完整性检查、压缩和序列化。Hadoop支持多种压缩格式和codec，同时提供如SequenceFile和MapFile这样的高效数据存储格式。对于开发MapReduce应用程序，书中详细讲解了配置管理、mapper和reducer的编写、单元测试以及作业的调试和调优。 MapReduce的工作机制包括作业提交、任务分配、执行、状态更新和故障恢复。调度器如Fair Scheduler和Capacity Scheduler负责优化任务分配，而shuffle和排序过程确保数据正确传输到reduce阶段。 书中还介绍了Hadoop生态系统的其他组件，如Pig提供了高级数据处理语言Pig Latin，简化了大数据分析；Hive则提供SQL-like的查询语言HiveQL，使得非程序员也能轻松进行数据分析；HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，适合实时读取大量数据；ZooKeeper是一个协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名、提供分布式同步和组服务。 最后，Sqoop工具帮助用户将数据导入导出到Hadoop和传统的数据库系统之间，实现了大数据与传统数据仓库的集成。《Hadoop权威指南》是一本全面深入学习Hadoop及其生态系统的宝贵资源。